代码位置：https://github.com/lilihongjava/deep_learning/tree/master/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%8C%AB
原文标题：How to Generate Test Datasets in Python with Scikit-learn 作者：Jason Brownlee 翻译：笪洁琼 校对：顾佳妮 本文教大家在测试数据集中发现问题以及在Python中使用scikit学习的方法。 测试数据集是一个小型的人工数据集，它可以让你测试机器学习算法或其它测试工具。 测试数据集的数据具有定义明确的性质，如线性或非线性，这允许您探索特定的算法行为。 scikit-learn Python库提供了一组函数，用于从结构化的测试问题
不过，Julia自2009年出现以来，凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势，已然掀起一股全新的浪潮。
8 月 5 日晚，GraphVite 开发者 @唐建（MILA 实验室助理教授，曾获 ICML 2014最佳论文、WWW16 最佳论文提名） 在社交平台上公布了这个图表示学习系统开源的消息。他表示，在百万节点的图上，使用该系统仅需 1 分钟左右就可以学习节点的表示。该系统的目标是为广泛的嵌入方法系列提供通用和高性能的框架，这将非常有利于图学习算法的研究与部署。雷锋网 AI 开发者将其具体介绍及相关地址编译如下。
我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。
交叉验证是一种评估机器学习模型性能的常用方法，它可以更准确地估计模型在未知数据上的性能。在本文中，我们将介绍交叉验证的原理和常见的几种交叉验证方法，并使用Python来实现这些方法，并展示如何使用交叉验证来评估模型的性能。
0.导语1.Caffe源码编译1.0 NVIDIA与Anaconda31.1 GCC与G++降级1.2 cuda 9.01.3 cuDNN1.4 caffe-gpu源码编译1.5 python库安装1.6 编译1.7 环境变量1.8 导包测试2.caffe-cifar10测试2.1 获取数据集2.2 转换数据集格式2.3 训练及测试3.Caffe-C3D3.1 下载及配置3.2 安装库与编译4.C3D-cifar10测试4.1 获取数据集4.2 转换数据集格式4.3 训练及测试
AI 科技评论按：用对抗性边缘学习修复生成图像是一种新的图像修复方法，它可以更好地复制填充区域，它的细节部分展现了开发者对艺术工作者工作方式的理解：线条优先，颜色次之。对应的论文在 arxiv 上可以查看：https://arxiv.org/abs/1901.00212。
http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/
NLP实战二：Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类
朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是一种简单而有效的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的朴素贝叶斯分类器，并介绍其原理和实现过程。
每个python模块都包含内置的变量__name__，是python的一个内置类属性，使用if __name__==’__main__’作为程序的入口，执行以下代码最后就能运行出结果：
本文使用的数据集格式请参考：使用Python预处理机器学习需要的手写体数字图像文件数据集
本篇介绍用kNN算法解决 手写数字的图片识别问题。数据集使用的是MNIST手写数字数据集，它常被用来作为深度学习的入门案例。数据集下载网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
上周，我的测试同事告诉我，你的用户名怎么还允许中文啊？当时我心里就想，你们测试肯定又搞错接口了，我用的是正则w过滤了参数，怎么可能出错，除非Python正则系统出错了，那是不可能的。本着严谨的作风，我自己先测试一下，没问题看我怎么怼回去。可是当我测试，我就懵逼了，中文真TM都验证通过，不对啊，我以前也是这么过滤参数的，测试没问题啊？唯一的区别是现在用的是Python3。 上网搜了一圈，发现没有一篇文章讲述Python2和Python3的正则在处理字符串是的区别，都是一视同仁，知道我去翻了一遍官方文档，才明白怎么回事。
作者 | Satyam Kumar 译者 | 王强 策划 | 刘燕 Python 是一种流行的编程语言，也是数据科学社区中最受欢迎的语言。与其他流行编程语言相比，Python 的主要缺点是它的动态特性和多功能属性拖慢了速度表现。Python 代码是在运行时被解释的，而不是在编译时被编译为原生代码。 Python 多线程处理的基本指南 C 语言的执行速度比 Python 代码快 10 到 100 倍。但如果对比开发速度的话，Python 比 C 语言要快。对于数据科学研究来说，开发速度远比运行时性能更重要
机器学习是计算机科学、人工智能和统计学的研究领域。机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测。机器学习特别有价值，因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx Chinese NLP Toolkits 中文NLP工具 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) pylyp LTP的python封装 FudanNLP by 复旦 (Java) BaiduLac by 百度 Baidu's open-source lexi
随机森林（Random Forest）是一种强大的集成学习算法，它通过组合多个决策树来进行分类或回归。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的随机森林分类器，并介绍其原理和实现过程。
阅读本文大概需要3分钟 菜鸟独白 上一篇(菜鸟学机器学习启航篇)对机器学习做了初步的介绍，机器学习的算法有很多，小白开始学习的时候，往往会被弄晕。有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。 1.挑兵器 1).语言 机器学习的文章，我主要以Python3为主，当然有的时候会穿插Python2.因为我一直是Py2/3混用的，而且Py2有点恋恋不舍，毕竟用了好多年了,一般会针对不同的项目用不同的语言. 2).开发工具 Pyt
KNN是我们最常见的聚类算法，但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类算法，例如 一种称为HNSW的ANN算法与sklearn的KNN相比，具有380倍的速度，同时提供了99.3％的相同结果。
在python中Template可以将字符串的格式固定下来，重复利用。 同一套测试框架为了可以复用，所以我们可以将用例部分做参数化，然后运用到各个项目中。
决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归任务。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的决策树分类器，并介绍其原理和实现过程。
使用神经网络解决时间序列预测问题的好处是网络可以在获得新数据时对权重进行更新。 在本教程中，你将学习如何使用新数据更新长短期记忆（LTCM）递归神经网络。 在学完本教程后，你将懂得： 如何用新数据更
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Redis 支持多种数据结构，比如 字符串、列表、集合、有序集合 和 哈希 等数据结构。本次我整理了关于 集合 相关的命令，也就是关于 Sets 相关的命令，如下图。
上次写了一篇文章介绍CVPR 2019最新提交的工业缺陷检测新思路基于图像语义分割网络实现缺陷检测，当时我们的一位读者看到非常感兴趣，关键是还很厉害，直接实现了论文中提到缺陷检测网络，基于tensorflow+slim框架复现了基于KolektorSDD数据集的检测效果，先看一下测试运行效果：
决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。
长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的递归神经网络，能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列，但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中，你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果，探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后，你将了解： 关于如
语音识别与处理是一项重要的人工智能技术，它可以将人类语音转换成文本形式，从而实现语音命令识别、语音转写等功能。在本文中，我们将介绍语音识别与处理的基本原理和常见的实现方法，并使用Python来实现这些模型。
支持向量机的简单测试，R语言可以通过e1071包实现，无论对于R还是python都算是个基础算法 python通过sklearn模块中的SVM进行
随着电子邮件的广泛使用，垃圾邮件也日益增多，对用户造成了很大的困扰。因此，开发一个能够自动分类和过滤垃圾邮件的程序就显得非常重要。本篇文章将介绍如何使用Python实现一个简单的垃圾邮件分类器，帮助您更好地管理自己的电子邮件。
它包含了超过10,000条视频，主角都是在现实世界里移动的物体，分成560多个类别。
2023年8月24日，Meta 开源了基于 Llama 2) 通用 LLM 的代码生成系列模型 Code Llama)，支持Python, C++, Java, PHP, TypeScript, C# 和 Bash 编程语言，而且支持学术研究和商业使用。
来源：机器之心 本文长度为2527字，建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你
Practical Aspects of Learning Install Ipython NoteBook 可以参考这个教程 可以直接安装anaconda，里面包含了各种库，也包含了ipython；
大语言模型（LLM）在理解和生成自然语言文本方面已经取得了显著的进步。随着应用场景的逐渐多样化，利用模型快速写出高质量代码，修复代码 Bug，提升开发效率等需求对大语言模型编程代码的能力提出了新的挑战。
在本文中，决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题
【新智元导读】本文用一个机器学习评估客户风险水平的案例，从准备数据到测试模型，详解了如何随机森林模型实现目标。 机器学习模型可用于提高效率，识别风险或发现新的机会，并在许多不同领域得到应用。它们可以预测一个确定的值（e.g.下周的销售额），或预测分组，例如在风险投资组合中，预测客户是高风险，中等风险还是低风险。 值得注意的是，机器学习不是在所有问题上都工作得非常好。如果模式是新的，模型以前没有见过很多次，或者没有足够的数据，机器学习模型的表现就不会很好。此外，机器学习虽然可以支持各种用例，但仍然需要人类的验
如果你觉得这是一篇简单介绍人工智能、机器学习和深度学习的文章，那就错啦。你可以在网上搜罗到一大堆相关话题的文章，而这篇文章也并不是讨论人工智能是否会奴役人类或抢走人们饭碗之类的话题，毕竟相关的各种推论和谣言已经满天飞了。 这只是一篇详细描述如何开始搭建一个机器学习系统，并让它可以识别所看到图像的文章。 作者Wolfgang Beyer目前现在正在学习人工智能和机器学习的内容。他认为最好的学习方式不是仅仅阅读各类材料，而是要真正地去动手搭建一个系统。这就是 AI 科技评论翻译本文的目的，也是作者要向你介绍
前言 为什么要分享一下数据分析方面的知识呢？ 一是扩展下知识面 二是期望讨论下数据分析在测试领域的应用场景的可能性 从分享的情况来看，测试人员的思维依旧非常局限，同时大多的测试从业者的知识面是相当的狭窄。 数据分析的关键要点 准备 主要是读写各种各样的文件格式、数据库，获取原始数据集。 处理 主要对原始数据集进行清理、休整、整合、规划化、重塑、切片切换、变形等处理，生成可数据分析的数据集。 转换 对可分析数据集做数据做一些数学和统计运算生成新的数据集。例如分组分类、数据聚合等等。 建模和计算 将新的数据集跟
定义问题（Problem Definition） -> 数据收集(Data Collection) -> 数据分割(Dataset Spit up) -> 模型训练(Model Training) -> 模型评估(Model Evaluation) -> 应用部署(System Deployment) -> 改变世界(Impact the world)！
时间序列数据在许多领域中都非常常见，如金融、气象、交通等。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以用于时间序列建模。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行时间序列建模，并提供相应的代码示例。
Matt MacGillivray 拍摄，保留部分权利 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 长短记忆型递归神经网络拥有学习长观察值序列的潜力。它似乎是实现时间序列预测的完美方法，事实上，它可能就是。在此教程中，你将学习如何构建解决单步单变量时间序列预测问题的LSTM预测模型。 在学习完此教程后，您将学会： 如何为预测问题制定性能基准。 如何为单步时间序列预测问题设计性能强劲的测试工具。 如何准备数据以及创建并评测用于预测时间序列的LSTM 递归神经网络。 让我们开始吧。 Python中使用
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与：朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
首先声明下这篇文字不是卖课的，也不是无脑吹Python，咱只讲事实，认认真真讨论下Python是不是数据分析领域最好的语言。
模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？
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